ディープラーニングの判断根拠を理解する手法 - Qiita
ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在しており、そこから学習された「何か」を人間が理解可能な形で取り出すというのは至難の業です。 例題：このネットワークが何を根拠に猫を猫として判断しているか、ネットワークの重みを可視化した上図から答えよ(制限時間:3分) image from CS231n Visua
Ruby on Railsチュートリアルを軸にしてWeb周辺技術を勉強した - drilldripper’s blog
最近まとまった時間ができたので、Web開発手法の勉強をしていました。 Ruby on Railsチュートリアルが体系的に学べて良いという話を聞いていたので、これを軸にしながら自分のWeb知識の穴を埋めていくことにしました。 Ruby on Rails チュートリアル：実例を使って Rails を学ぼう 一区切りついたのでまとめておきたいと思います。 前提知識 以下は勉強を始める前の私の知識です。 Webフレームワークを使ったことがない 生PHPなどで開発をしたことはある MVCモデルは一応理解している 昔Java Servletを使った講義を受けたことがある DB Migrationなどの言葉は聞いたことがある Rubyを一行も書いたことがない 普段はPythonとC++を書いている 趣味でJSも少し書く CS的なインフラの基本技術は知っているが、IaaSやPaaSなどにはあまり明るくない
管理画面チラ見せ♡ナイト #4 に登壇しました - Speee DEVELOPER BLOG
新卒2年目エンジニア(もう少しで3年目)のkohtaro24です。 普段はライフスタイルメディア事業でヌリカエというサービスに関わる全般的な機能設計/開発を行っています。 プライベートでは最近ゼルダにハマっているのですが、3週間くらい経つのに神獣を未だ一匹も倒せていません。いったい何がおかしいのでしょうか。 本題 今回、3/24に開催された管理画面チラ見せ♡ナイト #4に恐縮ながら登壇させていただきました。 100名あった参加者枠(後に120名まで増枠)がイベント公開の翌日には埋まっているほどの人気イベントで、メルカリさんやクックパッドさんをはじめ、名立たる企業の方々が登壇されている中に自分が飛び込むのは非常に緊張モノでした。 以下はイベント概要の引用です。 各企業が独自で開発しているWebサービス管理画面。 お問い合わせ対応やKPIのモニタリングなど、大事な要素が詰まっている部分ですが、
優れたプロダクトを作るため、メルカリは採用も社内ITも全部CTO直轄チームがHackする - エンジニアtype | 転職type
エンジニアが働く上で気になる【開発環境】に焦点を当てた、チーム紹介コーナー。言語やツール類を紹介するだけではなく、チーム運営や開発を進める上での不文律など、ハード・ソフト面双方の「環境づくり」について深掘りしていく。 Google会長のエリック・シュミットが2014年に出した書籍『How Google Works』によると、同社には 「組織のエンジニア比率が50％を下回らないようにする」 「悪党を退治し、ディーバを守れ（自分本位で仕事をする人より、ユーザー目線で仕事をする人が役職に関係なく尊重されるという意味）」 など、複数の独自ルールがある。 これらの狙いは、エンジニアたちの手で「創るカルチャー」を醸成・維持し、より多くのスマート・クリエイティブ（Googleの造語で、多面的な能力を持つ新種の従業員のこと）を引き付けること。それが優れたプロダクトを生み出す源泉になるのは、Googleの実
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